PräziLoop

Die Qualitätssicherung in der Fertigung hochpräziser Bauteile ist bislang stark abhängig von nachgelagerten Messprozessen mit hohem Aufwand und Kosten. Das Forschungsprojekt PräziLoop verfolgt das Ziel, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Explainable AI (XAI) eine kontinuierliche Qualitätsvorhersage direkt während des Schleifprozesses zu ermöglichen und das sogar bei sehr kleinen Stückzahlen.

Im Mittelpunkt des Projekts stehen moderne KI-Verfahren, die mit wenigen (Few-Shot) oder sogar keinen (Zero-Shot) Trainingsdaten präzise Aussagen über die Werkstückqualität ermöglichen. Dazu werden während der Bearbeitung hochfrequente Sensor- und Steuerungsdaten erfasst, analysiert und in ein multimodales Grinding Foundation Model überführt. Dieses Modell dient als zentrales Element für die Prozessoptimierung, Echtzeit-Steuerung und kontinuierliches Lernen im Sinne eines intelligenten Closed-Loop-Systems.

Besonderes Augenmerk gilt dabei der Nutzerfreundlichkeit und Erklärbarkeit der KI-Ergebnisse: Durch den Einsatz von XAI-Technologien und Large Language Models (LLMs) werden die Vorhersagen transparent, nachvollziehbar und für Fachkräfte auch ohne KI-Expertise verständlich gemacht. Ein erklärender Chatbot-Interface soll als Brücke zwischen der technischen Komplexität der Modelle und den Anwendern in der Produktion fungieren.

Ziel von PräziLoop ist es, den Einsatz von KI in der hochpräzisen Fertigung sicherer, effizienter und nachhaltiger zu machen. Die entwickelten Lösungen sollen über offene Schnittstellen und eine modulare Architektur auch auf andere Bearbeitungsprozesse übertragbar sein.

Weitere Informationen finden Sie unter: Externer Link wird in neuem Fenster geöffnet:https://praeziloop.hs-furtwangen.de/